XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐA TÁC TỬ HỖ TRỢ TÓM TẮT BÀI ĐỌC TIẾNG VIỆT BẬC TIỂU HỌC - Long Hoàng Ngọc; Vũ, Nguyễn Minh; Khanh Phạm Chí; Nghiêm Lê Hiếu; Cường Bùi Hồ Chí; Phú Huỳnh Thạnh (Tạp Chí Khoa học Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng, 2026)
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt trong việc hỗ trợ phát triển năng lực đọc hiểu cho học sinh tiểu học. Tuy vậy, đối với tiếng Việt, các giải pháp hiện nay vẫn chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu về nội dung và đối tượng người học. Bài báo này đề xuất một hệ thống hỗ trợ học tập dựa trên AI, giúp học sinh tiếp cận văn bản và nắm bắt nội dung cốt lõi một cách hiệu quả hơn, đồng thời phù hợp với định hướng chuyển đổi số trong giáo dục. Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc đa tác tử (MAS), cho phép phân rã bài toán tóm tắt thành các nhiệm vụ thành phần và xử lý thông qua các tác tử chuyên biệt. Cụ thể, mô hình PhoBERT được sử dụng cho tóm tắt trích xuất, trong khi ViT5 đảm nhiệm tóm tắt diễn giải, với các tham số được tinh chỉnh nhằm tối ưu hiệu quả. Ngoài ra, đầu ra của hệ thống có thể được điều chỉnh linh hoạt theo độ dài, mức độ từ vựng và bộ từ điển tương ứng với từng cấp lớp. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất đạt hiệu quả cao trên các thước đo như ROUGE và BERTScore. Nghiên cứu không chỉ đáp ứng nhu cầu thực tiễn trong dạy và học mà còn góp phần định hướng phát triển các hệ thống tóm tắt văn bản tiếng Việt phù hợp với học sinh tiểu học.